tag 數據

標籤
貢獻758
540
05:56 PM · Oct 25 ,2025
u_13357275 頭像 u_17579295 頭像 u_16565975 頭像 tech 頭像 u_15745565 頭像 u_15469972 頭像 u_14767244 頭像 u_17567677 頭像 u_17420180 頭像 u_13715298 頭像 u_16653481 頭像 u_15988698 頭像

@數據 / 博客 RSS 訂閱

u_16099210 頭像

數據分析大師 - iptables數據流轉過程

流量經過防火牆設備，防火牆會從上至下來讀取規則策略，一旦匹配到了合適的就會去執行並立即結束匹配且不再進行默認區域的匹配；如果不能匹配到明細規則，則進行默認區域的匹配。這是硬件防火牆手冊寫的話，也同樣適用於別的形態防火牆邏輯 原文參考： 系統學習建議參考原文，寫以下筆記只是為了讓我後續使用過程中快速查找 iptables命令把對數據

請求超時 , 數據 , 雲計算 , iptables數據流轉過程 , 端口號 , 雲原生

收藏 評論

u_16099183 頭像

數據科學家 - spring 星火大模型

Spark是什麼？ Spark是一個用來實現快速而通用的集羣計算的平台。擴展了MapReduce，比其更快。Spark可以將各種不同的計算平台簡單且低耗地整合在一起，因此大大減輕了各種平台分別管理的負擔。 Spark提供了豐富的接口，基於Python, Scala，Java提供了簡易的API。此外，Spark可以運行在Hadoop上。 Spark的核心是一

流式計算 , spring 星火大模型 , 數據 , 架構 , 後端開發 , SQL

收藏 評論

u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI智能審計平台：用技術重構審計的效率與精度

在數字化浪潮下，傳統審計正面臨海量數據處理瓶頸、風險識別滯後等困境。AI智能審計平台並非簡單的“機器代人”，而是通過四大核心技術模塊，將審計從“經驗驅動”升級為“數智驅動”，既破解行業痛點，又重塑審計全流程價值。 OCR與NLP技術是平台處理非結構化數據的“基石”。審計中80%的數據的是發票、合同、PDF財報等非結構化內容，傳統人工錄入不僅耗時，還易出錯。AI平台的OCR技術依託深度

數據 , NLP , 人工智能 , 深度學習 , 結構化

收藏 評論

u_16349720 頭像

短短同學 - 詳解AI

一、人工智能：機器的 “智慧” 究竟是什麼？ 人工智能（Artificial Intelligence，簡稱 AI）並非單一技術，而是一門融合計算機科學、神經生理學、語言學等多學科的交叉科學體系。國際標準化組織（ISO/IEC）將其定義為 “為實現人類設定的目標，生成內容、預測或決策的工程系統”，核心是通過機器模擬人類的感知、推理、學習與決策能力。 這種 “智

數據 , AI寫作 , aigc , 人工智能 , 模態

收藏 評論

u_9849794 頭像

子丶不語 - ASP.NET Core 10 中的 Server Sent Event

ASP.NET 10 Server Sent Event Intro .NET 9 中我們支持了SseItem我們可以藉助它來解析ServerSentEvent的 response，在 .NET 10 進一步增加了SseItem並在 ASP.NET Core 中原生支持了返回ServerSentEvent結果，在 server 端返回 sse 結果變得更加容易

數據 , API , 後端開發 , server , .net

收藏 評論

u_16213598 頭像

mob64ca13fbd761 - python實現snmp agent

RabbitMQ是一個在AMQP基礎上完整的，可服用的企業消息系統。他遵循Mozilla Public License開源協議。 MQ全稱為Message Queue，消息隊列（MQ）是一種應用程序對應用程序的通信方法。 應用程序通過讀寫出入隊列的消息（針對應用程序的數據）來通信，而無需專用連接來鏈接它們。 消息傳遞指的是程序之間通過在消息中發送數據進行通信，而

python實現snmp agent , 數據 , 應用程序 , 後端開發 , Python

收藏 評論

u_15525048 頭像

wx6218aeded7a51 - HarmonyOS簡易背單詞練習

核心功能 首頁概覽：顯示學習統計，快速開始學習 學習模式：瀏覽單詞卡片，顯示單詞、音標、釋義和例句 拼寫測試：根據釋義拼寫單詞，檢測正確率 錯題集：收集和複習拼寫錯誤的單詞 詞庫管理：下載、管理和選擇不同的詞庫 學習統計：查看學習進度和詳細報告 進度保存：使用Preferences保存學習進度 詞庫下載

移動開發 , 數據 , 初始化 , text , 移動測試

收藏 評論

u_16099344 頭像

風華正茂的AI - 交互式分析（Hologres）2020年4月刊

2025年雲棲大會，Hologres發佈全新4.0版本升級，以“AI時代的一站式多模態分析平台”為核心理念，全面展示了Hologres在結構化、半結構化與非結構化數據分析能力上的重大突破，特別是在OLAP分析、點查、向量檢索、全文檢索、湖倉協同及AI Function集成等方面的領先優勢，刷新ClickBench、JSONBench、VectorDBBench等多項榜單，登頂第一

數據 , 模態 , 前端開發 , 結構化 , Javascript

收藏 評論

u_17611039 頭像

mb69533a8cd9fc8 - AI 在量化策略回測中的實踐與挑戰：數據問題與智能解決方案

量化交易中，策略回測是驗證策略有效性的重要環節。回測的質量直接影響研究結論與實盤表現。然而，實際回測過程中，數據問題常導致結果偏離真實。 本文從回測中的核心數據問題出發，結合技術實踐案例，探討如何通過智能方法改善數據質量和回測可靠性，並配以示意圖增強理解。 回測數據問題的現狀 回測依賴歷史數據模擬策略表現，如果數據存在問題，結果就可能失真。常見問題包括：

數據 , 數據質量 , 人工智能 , 深度學習 , 歷史數據

收藏 評論

u_16213650 頭像

mob64ca14085c24 - only office基於dockers部署_docker onlyoffice部署

引言：協作辦公系統的擴展性挑戰 隨着企業數字化轉型加速，在線協作辦公工具已成為核心基礎設施。ONLYOFFICE Docs作為一款開源協同辦公套件，支持文檔、表格、演示文稿等多種格式的實時協作編輯，其部署架構的擴展性直接影響企業的協作效率與系統穩定性。本文將系統剖析ONLYOFFICE Docs從單機部署到分佈式集羣的完整演進路徑，涵蓋技術選型、架構設計、性能優化等

redis , 數據 , 數據庫 , 後端開發 , harmonyos

收藏 評論

u_16099177 頭像

雲端小夢 - FastThreshold使用

fastreport常用函數 1.單據中有多行數據，但預覽時只顯示部分內容，或者打印內容行與行之間有間隔FASTREPOR屬性中：設置RowCount=0，Start New Page為False；Stretched為True. 説明： RowCount：控制總共打印幾行；RowCount=0是打印全部； Start Ne

數據 , 數位 , 架構 , 後端開發 , 顯示格式 , FastThreshold使用

收藏 評論

u_16213586 頭像

mob64ca13f8eecb - telegraf推送數據到prometheus

背景 公司做Telegram開發，.net Framework項目，調用TLSharp作為框架進行開發。 開發需求是讀取羣裏新到達的信息並進行過濾。 由此不可避免得要用到 TLSharp.Core.TelegramClient.GetHistoryAsync(TLAbsInputPeer peer, int offsetI

List , 數組 , 數據 , 雲計算 , 雲原生

收藏 評論

u_16237826 頭像

軟件求生 - 這道 Java 面試題，90% 的人都沒講清楚：熱點數據 vs 冷數據

大家好，我是小米，31 歲，寫代碼快十年了。如果你問我： 後端面試裏，被問得最多、但被答得最爛的問題是什麼？ 我一定投 “緩存” 一票。尤其是這道看起來人畜無害的題： “什麼是熱點數據？什麼是冷數據？哪些數據適合緩存？” 很多同學第一反應是：熱點數據訪問多，冷數據訪問少。這話沒錯，但也幾乎等於沒説。 先講個

redis , yyds乾貨盤點 , 數據 , 緩存 , 數據庫

收藏 評論

u_16213671 頭像

mob64ca140d61c6 - GSM 調制解調器和zabbix

GERAN （GSM EDGE Radio Access Network）是GSM/EDGE無線通訊網絡（Radio Access Network）的縮寫，GERAN 是GSM的關鍵技術之一，並與UMTS/GSM結合。 一個移動運營商的網絡由多個GERANs組成,在UMTS/GSM的網絡中則和UTRAN組合。可以簡單地將它理解為一種疊加在現有GSM與GPRS網

GSM 調制解調器和zabbix , 數據 , ip , 後端開發 , access , Python

收藏 評論

tech 頭像

青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據在智能體育賽事運動員體能監測與訓練計劃調整中的應用

(centerJava 大視界 -- Java 大數據在智能體育賽事運動員體能監測與訓練計劃調整中的應用/center) 引言 嘿，親愛的 Java 和 大數據愛好者們，大家好！我是CSDN（全區域）四榜榜首青雲交！當體育競技的號角愈發激昂，運動員每一次成績突破的背後，都藏着體能科學與訓練智慧的較量。傳統的體能監測和訓練模式，如同用舊地圖探索新大陸，數據零散、分析滯後，早已無法滿

spark , Java 大數據 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 訓練計劃 , JAVA , 智能體育

收藏 評論

u_15740728 頭像

鄉下小哥編程 - 前端 Vue2 項目結構詳細講解説明 ，帶你迅速掌握你的項目，並能上手開發~

前言 很多同學在拿到項目的前端源碼後，不理解項目每個模塊的作用，不知道每個模塊之間是怎麼相互調用和關聯的，不知道從哪裏入手分析。處在一個比較尷尬的局面，本篇文章將從系統框架、項目結構、模塊間作用説明。同時結合實際項目進行深入的解答分析。讓你快速瞭解掌握你的項目，並能上手開發。 什麼是前端？ 前端，簡單來説，就是用户直接能看到和

vue.js , 項目結構 , 數據 , Vue , Css , 前端開發 , HTML

收藏 評論

u_13544 頭像

deanyuancn - 2022年數據工程現狀 -

數據工程持續監控：awesome-data-engineering工具的健康檢查與自動恢復 數據工程系統平均每30天會發生一次未計劃停機，每次故障造成約4.2萬美元損失。當Kafka集羣出現分區不可用、Spark作業堆積或數據管道數據質量驟降時，傳統依賴人工介入的響應模式往往導致業務中斷超過1小時。本文基於awesome-data-

數據 , 後端開發 , harmonyos , kafka , Python

收藏 評論

u_16099225 頭像

數據探索者11 - javaScript可以通過UDP協議實現網絡編程嗎

背景 Demo 基於 Java 實現簡單的 UDP 傳輸 / 接收協議 詞義百科 UDP 協議（用户數據包協議） UDP 是無連接通信協議，即在數據傳輸時，數據的發送端和接收端不建立邏輯連接，簡單來説，當客户端向接收端發送數據時，客户端不會確認接收端是否存在，就會發出數據。同樣接收端在接收數據時，也不會向發送端反饋是否收到數據 由於使用

數據 , JAVA , udp , 前端開發 , Javascript

收藏 評論

u_16099317 頭像

錦繡前程未央 - pg數據庫AccessShareLock是什麼所類型

鎖（locking）🔒 解決問題： 一方面要最大程度地利用數據庫的併發訪問，另一方面還要確保每個用户能以一致的方式讀取和修改數據 一.什麼是鎖🥖 1.鎖是數據庫系統區別於文件系統的一個關鍵特性 2.鎖機制用於管理對共享資源的併發訪問 3.數據庫使用鎖是為了支持對共享資源進行併發訪問，提供數據的完整性和一致性 二.lock與latch?

死鎖 , 數據 , 架構 , 數據庫 , 後端開發

收藏 評論

u_16099176 頭像

IT劍客風雲 - 企業級的文件傳輸和文件同步軟件推薦

在數字化轉型過程中，高效的文件同步軟件扮演着至關重要的角色。企業需要選擇適合其需求的軟件，以實現高效的數據管理與協作。首先，文件同步軟件應具備便捷的操作界面，提升員工的使用體驗。其次，密切關注軟件的傳輸速度和數據壓縮能力，以確保在高峯期仍能保持快速的文件傳輸。此外，安全性特性如數據加密和權限管理也非常重要，它們有助於防止數據泄露和內部風險。最後，實時監控和日誌記錄功能能夠讓企業隨

數據 , 文件同步 , 後端開發 , 文件傳輸 , Python

收藏 評論

xiongod 頭像

xiongood - Vue 中 slot 的使用方法

Vue 中 slot 的使用方法 在 Vue 組件化開發中，slot（插槽）就像組件預留的 “靈活接口”，讓父組件能向子組件的指定位置插入自定義內容，既保留了子組件的結構複用，又賦予了內容定製的靈活性，避免了組件過於僵硬。無論是簡單的文本插入，還是複雜的組件嵌套，slot 都能輕鬆應對，是組件複用與定製的核心工具。 最基礎的是默認插槽，子組件中預留一個未命名的插槽，父組件在使用子

數據 , 自定義 , 插槽 , 後端開發 , JAVA

收藏 評論

u_17609497 頭像

小小小趙02 - 拒絕“從入門到放棄”：普通人如何用20小時通過Python實現職場“開掛”？

你是不是也買過那本厚厚的《Python從入門到實踐》，除了第一章環境安裝和打印 Hello World，剩下的部分都在書架上吃灰？ 很多人學編程最大的誤區，就是把編程當成“背單詞”。 在AI技術爆發的今天，學習Python的邏輯已經徹底變了。作為非技術崗位的職場人（運營、產品、財務），我們不需要成為造輪子的工程師，我們只需要成為會用輪子的駕駛員。 想快速掌握Python？請遵循這份“反常

重命名 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , Python

收藏 評論

u_14499 頭像

coolfengsy - ollama裏的切片和arg的模型是哪些

OLAP和BI是日常工作中比較熟悉的了，也是經常會接觸到的，這裏總結下。 這裏先説一個概念：數據立方體 我們分析一堆數據報告時候通常這些數據報告採用二維表示，是行與列組成的二維表格。但在我們分析數據的角度很可能有多個，數據立方體可以理解為就是維度擴展後的二維表格。但更多時候數據立方體是多維的，如下圖數據立方體： 數據立方體中常規的五大操作：切片，切塊，旋

建模 , 數據 , 數據倉庫 , aigc , bard

收藏 評論

u_14176533 頭像

北京數據堂 - 行業洞見 | AI鑑偽：數據驅動的數字安全變革

某金融機構險些因一段"高管"視頻指令損失數千萬——畫面、聲音、口音均無可挑剔，卻被AI鑑偽系統在0.3秒內識破為深度偽造。這類事件已從偶發風險演變為常態威脅。 在這個深度偽造技術氾濫的時代，鑑偽需求已覆蓋金融、媒體、政務、醫療等多個領域，從合同核驗到音視頻識別，本質都是通過捕捉“偽造痕跡”區分真偽，而這一過程離不開海量多場景數據的

數據 , 數據服務 , 人工智能 , 安全合規 , AI鑑偽 , 深度學習

收藏 評論